注塑成型模具硬态铣削表面粗糙度研究

采用AITiN涂层硬质合金球头立铣刀对4Cr5MoSiV1钢的注塑成型模具进行硬态高速铣削研究,通过多因素法正交试验,利用多元线性回归分析法建立模具硬态铣削的表面粗糙度预报模型,经过现场加工实践检验其准确性.分析切削参数对模具零件的表面粗糙度的影响.研究结果表明:在高转速、小切深及合适的进给速度下,模具加工表面质量好,为优化模具硬态铣削的切削参数和加工表面质量的控制提供了较好的依据.     

基于模具的高速铣削加工技术

摘要：本文阐述了高速铣削在模具加工中的应用。讨论了其在加工中所涉及的主要加工工艺,包括刀具、切削参数的优化选择。通过传统加工与高速切削两种加工方法的实例对比,得出高速切削技术在模具加工中有无可比拟的优势。     

陶瓷刀具高速铣削镍基高温合金铣削力实验研究

针对高温合金材料GH3039的铣削加工性差的特点,设计了陶瓷刀具铣削加工单因素及正交实验,以研究背吃刀量、铣削速度、每齿进给量等铣削用量对高温合金数控铣削过程产生铣削力的影响。通过铣削实验分析,得到背吃刀量与铣削力的变化曲线;利用线性回归方法建立了铣削力经验公式,并通过极差分析得出最优铣削参数。该参数可以为高温合金材料GH3039加工过程中的背吃刀量的选择提供参考。     

基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析

本文首先对插铣铣削力进行了理论分析,并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了预测铣削力的遗传神经网络模型,最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析.结果表明,经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小,网络的计算精度和收敛速度有了显著提高.     

基于BP神经网络的高速磨削磨削力预测研究

应用BP神经网络算法建立高速磨削单位面积法向磨削力的预测模型.对比实验结果和预测值,表明该模型有一定的预测精度,通过增加学习样本或采用改进型的神经网络模型,能够进一步提高预测精度,对于高速超高速磨削研究有一定的帮助.     

基于MATLAB的高速铣削力仿真对加工参数的选择分析及系统实现

针对高速铣削加工中工件和机床的偏移使得切削力分布对工件尺寸精度有较大影响的现状,基于目前较为成熟的切屑厚度尺寸效应和有效前角影响的高速动态铣削力模型理论,利用MATLAB函数对铣削力进行预测仿真,研究结果表明在铣削过程中铣削力分布对工件已加工部分的尺寸精度有重要影响;通过改变铣削加工参数对铣削力进行仿真研究,从而选择出合理的铣削加工参数,提高加工效率;利用数据库函数建立起高速铣削力仿真系统,为数控加工工艺参数的选择和优化提供一个有效的工具。     

Cr12插铣铣削力分析与建模

插铣铣削方式是实现金属高切除率最有效的加工方法之一,在模具制造业和航空制造业中有着较为广泛的应用.本文针对冷作模具钢Cr12,设计了三因素四水平正交试验,搭建了三向插铣铣削力测试系统,分析了切削用量对插铣铣削力的影响,建立了基于BP神经网络的插铣铣削力模型,实现了对插铣铣削力的准确预报,为实际插铣Cr12加工过程提供指导,为插铣参数的优化提供依据.     

基于瞬时铣削力的球头铣刀铣削力系数辨识

面向多轴铣削加工的铣削力预测,提出了基于瞬时铣削力的球头铣刀铣削力系数辨识方法.首先建立了铣削过程中刀具的瞬时坐标系来准确描述多轴加工中刀具的位置和位姿,在此基础上建立了球头铣刀任意位置和位姿的通用铣削力模型,即建立了铣刀刀刃微元的切削弧长,刀刃微元的切削宽度和瞬时未变形切削厚度的数学模型.然后根据铣削力模型推导了基于瞬时铣削力的铣削力系数辨识模型.最后通过铣削力系数辨识实验和铣削力仿真计算,验证了方法的正确性和可靠性.     

高温合金GH3039铣削力实验研究

由于高温合金材料GH3039的切削加工性差,选取背吃刀量、铣削速度、每齿进给量等参数,研究其对高温合金数控铣削力的影响。利用线性回归方法建立了铣削力经验公式,并通过铣削实验得到了切削参数与铣削力的变化曲线。实证表明切削参数的选择在GH3039加工过程中的重要性。     

硬质合金可转位圆刀片球面模具铣刀的铣削力——铣削中碳钢试验研究

球面立铣刀常用于加工模具和其它另件,现在工厂使用传统的高速钢整体结构的球面模具铣刀存在许多缺点,本文研究的新型硬质合金可转位圆刀片球面模具铣刀无论在切削性能、生产效率、加工质量和制造工艺性等方面都较为优越,值得推广应用。本文为这种新型铣刀冼削中碳钢的铣削力试验研究报告。     

基于BP神经网络的车削力试验研究

利用正交试验法选取样本在CAK3675数控车床上进行车削40Cr的车削力测量试验,得出切削速度、进给量、切削深度与主车削力之间的对应关系.借助Matlab神经网络工具箱的NNTool功能,应用动量梯度下降法训练BP神经网络,建立了主车削力预测模型并进行了仿真验证.分析了切削用量对主车削力的影响效应.     

基于BP神经网络的钛合金切削力研究

由于切削力预报与控制直接影响切削加工的质量和成本,为了节省大量的切削试验成本与精力,提高建模效率,本文提出在进行少量的切削钛合金试验,获取一定的样本数据的条件下,建立基于BP神经网络对切削钛合金切削力预报,获得较好的预测精度,精度误差控制在4%以内.     

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ СИЛ РЕЗАНИЯ ПРИ ВЫСОКОСКОРОСТНОМ ФРЕЗЕРОВАНИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАЗРЫВНЫХ ФУНКЦИЙ

В настоящей статье рассматривается влияние оборотной подачи на толщину среза,а также способа обработки на направление математического ожидания силы резания,установлено целесообразное направление резания и способов ориентации динамометрических датчиков.Статья содержит основные выводы зависимостей толщины срезаемого слоя при высокоскоростном фрезеровании с использованием разрывных функций.Излагаются рекомендации по расположению динамометрических датчиков для встречного и попутного фрезерования.     

基于BP神经网络模型的磨床部件动态灵敏度分析

利用ANSYS的APDL语言建立磨床部件的参数化模型，计算出磨床部件的动态特性，快速采用得到BP神经网络模型的学习样本，建立基于BP神经网络的动态分析模型，将磨床部件结构参数与其动态特性之间的关系反映为神经网络模型的网络输入与网络输出之间的数学关系，从而方便地，快速地对磨床部件进行了动态灵敏度分析，结果表明，在BP神经网络模型上进行磨床结构优化要比在有限元模型上方便，快速，该方法特别适用于对大型复杂结构的优化设计计算。     

基于BP神经网络模型的机床大件结构动态优化方法及其应用研究

将BP神经网络理论与有限元建模方法相结合，提出了采用BP神经网络建立机床整机主要部件的动力学模型，并应用大型有限元分析软件ANSYS的APDL进行BP神经网络样本的快速采样的方法，根据所提出的方法，建立了机床双W筋板床身的筋板位置，厚度与床身前5阶频率之间的BP神经网络模型，并以床身第1阶固有频率最高为目标进行了设计变量的自动搜索寻优计算且获得了满意的结果，表明神经网络理论与传统的数值方法相结合应用于实体结构的动态分析计算具有重要的现实意义。     

基于BP神经网络的体外索索力预测及MATLAB实现

为了进一步研究体外预应力混凝土结构体外索极限应力的确定方法,在分析影响体外预应力混凝土结构体外索极限应力因素的基础上,运用神经网络预测的原理,采用误差反向传播神经网络即BP神经网络对体外索的索力进行了预测.预测结果表明,应用BP神经网络模型能准确的预测体外索的索力.预测结果和试验结果相比误差在10%以内,可以满足实际工...     

基于BP神经网络的切削力预报

切削力预报与控制直接影响切削加工的质量和成本.以多层前馈神经网络为基本结构,以误差反向传播算法(BP算法)为网络训练方法,借助VC 语言建立了切削力预报程序.通过引入共轭梯度法和拟牛顿法优化方法,解决了网络训练中局部最小和过早饱和问题,提高了神经网络的收敛速度和精度,实现了对切削加工过程中切削力的预报和仿真.通过对以两种难加工材料的铣削和磨削试验数据为基础的预报计算,发现传统经验公式方法预报误差偏大,最大相对误差达24.9%,而神经网络方法预报结果最大相对误差为2.01%,证明基于BP神经网络的切削力预报研究具有一定参考和应用价值.